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    <div id="title" class="text-4xl border-b-2 border-gray-900 mb-8">
      <span>基于农田水分盈亏的渍害遥感监测方法研究</span><span class="text-xl ml-10">庄齐枫</span>
    </div>
    <div id="content">
      <div class="align-baseline  text-lg text-center font-bold">
        项目成果摘要
      </div>
      <div class="align-baseline text-justify text-base">
        长江中下游是我国重要的粮食生产基地之一，该地区湿润多雨、河湖纵横，以水旱轮作农业种植方式为主，极易形成农田湿渍害。湿渍害会导致植株根系缺氧，造成作物光合能力与细胞能量代谢效率下降，是影响该地区粮食产量与品质的主要限制因子，严重制约着农业和农村经济发展。
        相比其它农业气象灾害，区域尺度湿渍害监测手段和评估指标体系研究相对薄弱。因此，本项目以作物湿渍害极为严重的苏皖鄂地区为研究区，采用光学、热红外、微波等多源遥感产品，结合农业气象站观测数据，综合考虑湿渍害气象致灾因子与作物灾后特征变化，构建湿渍害强度指数模型，获取中等空间分辨率时间序列灾情数据，并以此刻画作物受灾动态过程，确定其受灾等级，探求作物湿渍害发生的内在机理与时空分布规律，以期为提高区域尺度湿渍害监测精度与业务化水平提供新的途径，项目总体研究思路如图所示。
      </div>
      <div class="imagebox"></div>
      <div class="align-baseline  text-lg text-center font-bold">
        基于遥感影像时空融合的农作物种植区域提取算法
      </div>
      <div class="align-baseline text-justify text-base">
        本项目通过使用STARFM和ESTARFM两种时空融合算法，将中高分辨率遥感数据融合，对比了两种融合方案得到的NDVI与EVI两种植被指数：a、先逐波段融合，再计算植被指数；b、先计算植被指数，再进行融合。将融合结果与真实数据进行精度评价发现：先计算植被指数再进行融合得到的植被指数精度较高；NDVI植被指数比EVI植被指数融合效果好；ESTARFM时空融合算法比STARFM融合算法精度高。
        根据融合实验的结论，使用ESTARFM融合算法，选择先计算植被指数再进行融合的方案，获取研究区时间序列EVI植被指数。使用TIMESAT软件提取了融合EVI时间序列数据的作物生长期关键物候信息。为了验证融合数据提取的作物物候信息，获取了同期的MODIS
        EVI时序数据，使用Savitzky-Golay滤波法进行时间序列重构，并用TIMESAT软件获取真实的研究区作物物候信息。验证发现融合时序EVI时序数据与真实数据获取的研究区作物物候信息一致，融合数据有效。
        最后，根据融合数据获取的作物物候信息，采用决策树分类方法，构建决策树，使用融合EVI数据进行研究区作物种植区域提取，并由实地采集的水稻等及其他农作物样点，使用混淆矩阵方法进行精度评价。评价结果表明研究区不同作物种植区提取的总体精度为89%，Kappa系数为0.77，说明提取结果有效。
      </div>
      <div class="imagebox1"></div>
      <div class="imagebox2"></div>
      <div class="align-baseline text-justify text-base">
        可以发现，采用STARFM融合算法，直接融合波段再计算出的植被指数EVI与NDVI纹路清晰，能较清楚的分辨出地物，其中NDVI植被指数图可看出有明显的图斑，清晰度没有EVI好；先计算NDVI和EVI再进行融合的结果较好，细节效果比先融合再计算的NDVI与EVI更好；其中EVI融合结果比NDVI更加的清晰，模糊图斑较少，纯净像元与真实影像更加接近。
      </div>
      <div class="imagebox3"></div>
      <div class="imagebox4"></div>
      <div class="align-baseline text-justify text-base">
        由图4-1至4-5可知，使用ESTARFM算法将波段直接融合，再计算出NDVI与EVI的结果中，部分不同地物类型边界都出现了模糊斑块化现象，但与STARFM算法结果相比，ESTARFM算法融合结果更清晰，地物分类更加明显；EVI植被指数结果比NDVI结果更加清晰。使用ESTARFM算法，先计算NDVI和EVI再进行融合的效果较好，细节效果比先融合再计算NDVI与EVI更好；其中EVI融合结果比NDVI更加的清晰，模糊图斑较少，干净像元与真实影像更加贴近。
      </div>
      <div class="imagebox5"></div>
      <div class="align-baseline text-justify text-base">
        本项目使用TIMESAT软件中提供的Savitzky-Golay滤波将2012年至2017年的EVI时间序列数据进行处理后得到研究区农作物生长过程线。
        研究区时序EVI数据每年呈现双峰形态，根据当地农业物候信息可知，第一个波峰为当地冬小麦的生长期，第二个波峰为水稻的生长期。由TIMESAT软件输出的物候结果显示，研究区水稻的移栽期从每年的6月中旬开始，每一年的日期误差不超过3天，2017年的水稻移栽期从6月14日左右开始；接着EVI值大幅上升，于8月初达到最大值，此时水稻进入抽穗期，2017年在8月5日前后进入抽穗期，经过Savitzky-Golay滤波处理后显示EVI对应的最大值为0.6802；抽穗期结束后水稻逐渐进入成熟期，这阶段EVI值开始呈现下降趋势，每年的成熟期在9月中旬，2017年在9月15日前后；水稻成熟后EVI值继续下降，到10月底EVI值又降至最低，此时水稻收割完毕。
        最后，依据作物物候信息，采用决策树分类方法，提取不同作物类型种植区域。
      </div>
      <div class="imagebox6"></div>
      <div class="imagebox7"></div>
      <div class="align-baseline text-justify text-base">
        本项目使用TIMESAT软件中提供的Savitzky-Golay滤波将2012年至2017年的EVI时间序列数据进行处理后得到研究区农作物生长过程线。
        研究区时序EVI数据每年呈现双峰形态，根据当地农业物候信息可知，第一个波峰为当地冬小麦的生长期，第二个波峰为水稻的生长期。由TIMESAT软件输出的物候结果显示，研究区水稻的移栽期从每年的6月中旬开始，每一年的日期误差不超过3天，2017年的水稻移栽期从6月14日左右开始；接着EVI值大幅上升，于8月初达到最大值，此时水稻进入抽穗期，2017年在8月5日前后进入抽穗期，经过Savitzky-Golay滤波处理后显示EVI对应的最大值为0.6802；抽穗期结束后水稻逐渐进入成熟期，这阶段EVI值开始呈现下降趋势，每年的成熟期在9月中旬，2017年在9月15日前后；水稻成熟后EVI值继续下降，到10月底EVI值又降至最低，此时水稻收割完毕。
        最后，依据作物物候信息，采用决策树分类方法，提取不同作物类型种植区域。
      </div>
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    </div>
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